This paper considers a method of fast correspondence matching for iterative closest point (ICP) algorithm. In robotics, the ICP algorithm and its variants have been widely used for pose estimation by finding the translation and rotation that best align two point clouds. In computational perspectives, the main difficulty is to find the correspondence point on the reference point cloud to each observed point. Jump-table-based correspondence matching is one of the methods for reducing computation time. This paper proposes a method that corrects errors in an existing jump-table-based correspondence matching algorithm. The criterion activating the use of jump-table is modified so that the correspondence matching can be applied to the situations, such as point-cloud registration problems with highly curved surfaces, for which the existing correspondence-matching method is non-applicable. For demonstration, both hardware and simulation experiments are performed. In a hardware experiment using Hokuyo-10LX LiDAR sensor, our new algorithm shows 100% correspondence matching accuracy and 88% decrease in computation time. Using the F1TENTH simulator, the proposed algorithm is tested for an autonomous driving scenario with 2D range-bearing point cloud data and also shows 100% correspondence matching accuracy.
화면 내의 평면영역에서 투영변환행렬 대응 매칭법을 제안한다. 본 연구는 RANSAC에 있지만, RANSAC에서 랜덤 샘플링에 균일분포를 이용하는 것아 아니고, 화상의 특징점 위치나 템플리트 매칭의 차이로부터 구한 다중의 비균일 분포를 이용한다. 기존의 매칭법은 정대응이 거의 만족해야 할 조건을 이용하여 올바르다고 추정되는 대응을 샘플링하고, 그 대응을 1대 1로 매칭시켜 RANSAC을 행하였지만, 제안 방법에서는 화상으로부터 구한 다중의 확률 분포에서 단계적으로 샘플링함으로써 확률이 높은 정대응을 다중의 대응 후보 중에서 효율적으로 샘플링할 수 있다. 그 결과 최종적으로 수많은 정대응을 구할 수 있으며, 시뮬레이션과 실제 화상의 실험에 의하여 제안 방법의 유효성을 검증한다.
In this paper, a matching method is proposed to improve the correct matching rate in stereo correspondence matching in which the fingerprint of zero-crossing points on the scale-space is used as the robust matching feature. The dynamic programming, which is appropriate for the fingerprint feature, is introduced for correspondence matching. We also improve the matching rate by using the post-processing for correcting mismatched points. In simulation, we apply the proposed algorithm to the synthetic and real images and obtain good matching results.
3D computer vision에서 일치성 문제를 해결하기 위한 많은 논문이 epipolar line이 수평하다는 가정을 사용한다. 그러나 실제로 그러한 상황을 만들기에는 어려운 점이 있다. 본 논문은 epipolar line이 수평하지 않은 상태에서 적용할 수 있으며 line matching에 근거를 둔 binocular-stereo matching 알고리듬을 제안한다. 본 논문의 방법은 주어진 line segment 의 끝점에서의 epipolar line 들과 그점에서 maximum disparity에 의해서 결정되어지는 line searching window를 사용한다. 정합시에는 line segment들의 방향과 edge의 세기, cross-correlation들을 사용하였으며. 실험에 의해서 일치성 문제를 해결하기 위한 유용한 방법임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 칼라차 영상을 이용하여 물체들의 움직임을 분석하고 이동 형태들의 대한 RGB 특징 값을 추출하였으며 그 동안 미해결 과제로 남았던 이동 물체들 사이의 영역정합(matching)과 군집화 (clustering)를 이용하여 대응(Correspondence)관계를 확인하는 문제를 해결하여 이동 물체들을 추구하여 보았다.
Image registration is concerned with the establishment of correspondence between images of the same scene with translational, rotational, and scaling differences. The estimated transformation parameters between images are very important information in the field of many applications. In this paper, we propose a shape matching scheme for finding correspondence points for images with various differences, Tranditional solutions to this area are unreliable for the rotational and schaling changes between images, and the feature extraction of partially occluded scene. To solve those problems, dominant points on digital curves are detected by scale-space filtering, and initial matching is performed by similarity measure of cumulative curvatures for dominant points. For initial matching segments pairs, optimal matching points are calculated using dynamic programming.Finally, transformation parameters are estimated.
In this paper, rule-based stereo algorithm is explored to obtain three dimensional information of an object. In the preprocessing of the stereo matching, feature points of stereo images must be less sensitive to noise and well linked. For this purpose, a new feature points detection algorithm is developed. For performing the stereo matching which is most important process of the stereo algorithm, the feature representation of feature points is first described. The feature representation is then used for a rule-based stereo algorithm to determine the correspondence between the input stereo images. Finally, the three dimensional information of the object is determined from the correspondence of the feature points of right and left images.
This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.
대응점 정합은 컴퓨터 비전에서 중요한 작업 중에 하나지만 스케일, 조명, 시점이 변한 환경에서 대응점을 찾는 과정은 매우 어렵다. 대응점 정합 알고리즘인 SURF(Speeded Up Robust Features) 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보여 널리 사용되고 있다. 하지만 SURF 기법은 흑백 영상과 지역 공간정보를 사용하기 때문에 유사한 패턴이 존재하는 영상에서 대응점의 정합 성능이 매우 떨어진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 강인한 컬러 특징 정보와 광역적 특징 정보를 이용하는 확장 SURF 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비슷한 패턴이 존재하더라도 색상정보과 광역 공간 정보를 추가로 사용되기 때문에 대응점 매칭 성능을 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 우수성을 조명과 시점이 변화하고 유사한 패턴들을 갖는 영상들에 적용하여 기존의 방법들과 비교 실험함으로서 입증하였다.
Using satellite images, an optimal solution to water motion has been presented in this study. Since temperature patterns are suitable tracers in water motion, Sea Surface Temperature (SST) images of Caspian Sea taken by MODIS sensor on board Terra satellite have been used in this study. Two daily SST images with 24 hours time interval are used as input data. Computation of templates correspondence between pairs of images is crucial within motion algorithms using non-rigid body objects. Image matching methods have been applied to estimate water body motion within the two SST images. The least squares matching technique, as a flexible technique for most data matching problems, offers an optimal spatial solution for the motion estimation. The algorithm allows for simultaneous local radiometric correction and local geometrical image orientation estimation. Actually, the correspondence between the two image templates is modeled both geometrically and radiometrically. Geometric component of the model includes six geometric transformation parameters and radiometric component of the model includes two radiometric transformation parameters. Using the algorithm, the parameters are automatically corrected, optimized and assessed iteratively by the least squares algorithm. The method used in this study, has presented more efficient and robust solution compared to the traditional motion estimation schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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